算法如诗
算法如诗

路径优化算法 | 基于蚁群的城市路径优化算法应用及其Matlab实现

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，用于解决如旅行商问题（TSP）等组合优化问题。在蚁群算法中，每只蚂蚁在搜索路径时都会释放信息素，并根据信息素浓度和其他启发式信息来选择下一个节点。随着时间的推移，较短的路径上累积的信息素会更多，从而吸引更多的蚂蚁，最终找到最优路径。

在城市路径优化问题中，蚁群算法可以用于找到连接多个城市的最短路径。下面是一个基于蚁群算法的城市路径优化问题的Matlab实现的基本框架：

function [shortest_path, shortest_length] = ant_colony_optimization(distance_matrix, num_ants, num_iterations, alpha, beta, rho

你可能感兴趣的:(路径优化算法（Path,Optimization）,算法,matlab,路径优化算法)

  • HDFS的读写流程 熊與猫v 大数据hadoopbigdata
    一，HDFS的读写流程1.hdfs的写入流程文上传流程如下：创建文件：①HDFSclient向HDFS写入数据，先调用DistributedFileSystem.create()②RPC调用namenode的create()，会在HDFS目录树中指定的路径，添加新文件；并将操作记录在edits.log中namenode.create()方法执行完后，返回一个FSDataOutputStream，它
  • vue 中利用canvas 给pdf文件加水印---详细教程（附上完整代码） 阿土不土 pdf前端vue.js
    需求：在h5网页中打开pdf文件，要求给文件添加水印实现技术及插件:vue，vue-pdf,canvas插件安装:npmivue-pdf--savenpmipdf-lib--save原理：实现pdf预览，在显示pdf的容器上添加一层遮罩，用来存放水印具体实现代码详细介绍:{{pageNum}}/{{totalPages}}上一页下一页相关解释::page从第几页开始显示:src:pdf存放路径@p
  • MFC单文档下读取BMP图片显示 勿忘初心91 vs2008机器视觉自动化visualstudio2008bmp
    1.建立单文档MFC程序（我用的是VS2008），加入菜单命令，ImageSourse_ImageFromFile2.定义相关变量:CStringImagePath;HBITMAPhBitmap;CBitmapm_Bitmap;BITMAPBitmap;intImageWidth,ImageHeight;CDCMemDC;3.在菜单命令下编辑代码:DeleteObject(&m_Bitmap);M
  • 启元世界（Inspir.ai）技术浅析（一） 爱研究的小牛 AIGC—游戏制作人工智能机器学习AIGC深度学习
    启元世界（Inspir.ai）作为全球领先的通用人工智能平台公司，自2017年成立以来，一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家，专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域，并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展，其核心技术涵盖了以下几个方面：1.
  • 使用shell将zip, rar压缩包压缩到同目录的文件夹中 ミッタン unix
    今天在研究压缩包解压的时候，发现批量化处理相关的脚本还是挺少的。和大家分享下如何快速用shell识别不同压缩包并在同名目录下解压缩。#unzipp.sh#echo"${FILE%%.*}"##=>example#echo"${FILE%.*}"##=>example.tar#echo"${FILE#*.}"##=>tar.gz#echo"${FILE##*.}"##=>gzcd{这里放入你的路径}
  • 数据结构与算法课后题整理（三） ミッタン 数据结构算法
    第三章1.(2分)串是任意有限个（）。A.符号构成的集合B.符号构成的序列C.字符构成的集合D.字符构成的序列2.(2分)串是一种特殊的线性表，其特殊性体现在（）。A.可以顺序存储B.数据元素是一个字符C.可以链式存储D.数据元素可以是多个字符3.(2分)两个串相等必有串长度相等且（）。A.串的各位置字符任意B.串中各位置字符均对应相等C.两个串含有相同的字符D.两个串所含字符任意4.(2分)设有
  • 数据结构与算法课后题整理（四） ミッタン 数据结构算法二叉树
    1.(2分)具有10个叶结点的二叉树中有（）个度为2的结点。A.9B.10C.8D.112.(2分)一棵完全二叉树上有1001个结点，其中叶子结点的个数是(）。A.250B.501C.505D.2543.一棵二叉树高度为h（只有根结点时的高度为1）,所有结点的度或为0，或为2，则这棵二叉树最少有（）个结点。A.2hB.h+1C.2h+1D.2h-14.高度为K（只有根结点时的高度为1）的二叉树最大
  • Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例 go5463158465 python算法机器学习python开发语言
    以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例，该示例将涉及模型算法在重建损失和KL（Kullback-Leibler）损失之间的平衡问题。我们将使用深度学习中的变分自编码器（VAE）作为模型来进行呼吸波形的复原，因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备：生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。定义VAE模型：包括编码器和解码器。定义损失函数：结合重建损失和KL损
  • 大数据技术在数据安全治理中的应用 罗思付之技术屋 综合技术探讨及方案专栏大数据
    摘要面对新形势下的数据安全治理挑战，顺应数据安全领域的技术发展趋势，针对大型国企在数据安全治理实际应用中突出的关键权限人员识别问题，提出了一种基于图算法的关键权限人员识别技术。该技术可以发现系统中潜在的权限影响因素，并可从多个角度衡量不同含义的权重影响力，识别结果可解释性强。针对数据安全治理中的用户与实体行为异常检测问题，提出一种基于生成对抗网络的用户与实体行为异常检测方法，实验结果表明，所提方法
  • 阶乘的六种实现代码 ← Python hnjzsyjyj Python程序设计Python阶乘
    阶乘是一个常见的数学概念。一个正整数n的阶乘是所有小于等于n的正整数的乘积。阶乘通常用符号n!来表示。其中n是一个正整数。【算法代码一：for循环】deffac(n):p=1foriinrange(1,n+1):p=p*ireturnpx=eval(input())print(fac(x))【算法代码二：while循环】Python中没有++和--这两个运算符。deffac(n):i=1p=1wh
  • spring 整合mybatis 出现解析不了配置文件的问题 yxlc_liushy mybatisspringmybatis3spring
    1，错误内容：org.springframework.beans.factory.BeanCreationException:Errorcreatingbeanwithname'sqlSessionFactory'definedinclasspathresource[spring/applicationContext.xml]:Invocationofinitmethodfailed;nested
  • 代码随想录算法训练营第五十九天| 503.下一个更大元素II、42. 接雨水 Joanna-升 代码随想录训练营算法leetcode数据结构
    代码随想录算法训练营第五十九天|503.下一个更大元素II、42.接雨水503.下一个更大元素II解题代码42.接雨水解题代码503.下一个更大元素II题目链接：503.下一个更大元素II解题代码funcnextGreaterElements(nums[]int)[]int{length:=len(nums)result:=make([]int,length,length)fori:=0;i0&&
  • LeetCode-第一题 Joanna-升 LeetCode解题篇leetcodec语言
    LeetCode1.求两数之和开篇心得题目复述思考历程解题代码（C语言）结题结语开篇心得刷算法题一直是一件在计划中的事情，从未接触C语言时就拥有这样的冲动，直到现在学完数据结构，才有了略为正式的开始。之前从没有接触过算法题的训练，也深知自己几斤几两，所以博客里可能会有很多不成熟的、不正确的想法和观点，十分欢迎混圈的大神们赐教，但更多的还是想记录自己青涩的成长之路。叨叨半天的废话，下面还是开始进入正
  • 如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测 go5463158465 python算法深度学习python开发语言
    以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测，并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR（End-to-EndObjectDetectionwithTransformers）为基础进行说明，它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备：安装必要的库，如PyTorch、torchvision等。数据准备：使用公开的视频目标检测数据集，
  • python处理NC文件时，常用的一些函数 胡修修 python
    一、glob.glob()返回所有匹配的文件路径列表。参数pathname，定义了文件路径匹配规则，可以是绝对路径，也可以是相对路径。例如以下代码就会返回所有符合该规则的文件路径：t2m_path_list=glob.glob('G:/aaa/sat_dir/mask_daily/era5_t2m_????????.tif')可以通过循环遍历每一个文件：forpathintif_path_list
  • 微信小程序压缩图片及上传至云存储 视图猿人 小程序canvas小程序
    微信小程序压缩图片及上传至云存储目的：将选择的任意图片压缩，给定压缩后的图片高度宽度最大值并保证同比例压缩，最后上传至微信云存储。思路：1使用wx.compressImage函数此函数只对jpg图片有效，其他图片格式不行；2使用canvas组件，先将图片绘制到canvas中:调用canvas.dragImage和canvas.draw函数，然后利用wx.canvasToTempFilePath将c
  • 数据结构---数组与链表 GOV_D 数据结构数据结构
    文章目录一、数组二、链表三、数组和链表的选择四、链表的基本使用和算法一、数组数组的特点1.在内存中，数组是一块连续的区域2.数组需要预留空间，在使用前需要提前申请所占内存的大小，不知道需要多大的空间，可能会浪费内存空间，即数组空间利用率低3.在数组起始位置处，插入数据和删除数据效率低。插入数据时，待插入位置的的元素和它后面的所有元素都需要向后搬移删除数据时，待删除位置后面的所有元素都需要向前搬移4
  • SpringBoot中运行Yolov5程序 eqa11 springbootYOLO后端
    文章目录SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言二、环境搭建1、SpringBoot项目创建2、YOLOv5环境配置三、SpringBoot与YOLOv5集成1、创建Python服务2、SpringBoot调用Python服务四、使用示例1、创建控制器五、总结SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言在人工智能领域，目标检测是一个热门且实用的技术。YOLOv5作为目标检测算法中的
  • python-leetcode-路径总和 Joyner2018 leetcode算法职场和发展
    112.路径总和-力扣（LeetCode）#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution:defhasPathSum(self,root:Optio
  • RK3588 Ubuntu系统编译 南风知奇意 RK3588ubuntulinuxRK3588
    1、建议配置1.1硬件配置编译Ubuntu开发环境硬件配置建议：64位CPUUbuntu20.04系统16GB内存250GB空闲空间用来编译1.2软件配置sudoaptupdatesudoapt-getinstallgitsshmakegcclibssl-devliblz4-tool\expectg++patchelfchrpathgawktexinfochrpathdiffstatbinfmt-
  • 基于matlab的lte组网实验,基于Matlab的TD-LTE链路级仿真平台的建立 weixin_39668282
    应用研究数字技术与应用831背景TD-LTE是无线通信领域的一次革新,它采用了许多增强型的技术来提高系统的性能,使其具有更高的复杂性。随着TD-LTE亮相上海世博会之后,TD-LTE-Advanced也被国际电信联盟确定为国际4G标准之一[1]。TD-LTE的飞速发展,离不开仿真对其性能的不断验证。仿真包括链路级仿真和系统级仿真,而链路级仿真又是系统级仿真的基础,因此搭建TD-LTE链路级仿真平台
  • 模型架构选择：从传统NLP到Transformer AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
    模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1传统NLP模型3.1.2RNN模型3.1.
  • MATLAB生成C/A码并计算自相关值 SJTU_YJ matlabc语言开发语言
    坐标上海西南某高校，一门大作业要求我们实现MATLAB生成C/A码并计算自相关值题目要求：用Matlab编写程序，生成一个适合PRN1-32号GPS卫星中任何一个卫星的C/ACode的通用标准函数。长度为1个周期(1ms)，包含1023个chip。调用这个通用标准函数，选择其中一颗卫星的C/ACode信号，运算它的自相关值，并生成图形。图形例子见下：事实上，matlab自带了生成C/A码的函数ht
  • 基于Matlab的GPS信号仿真 NoABug matlab开发语言
    基于Matlab的GPS信号仿真近年来，GPS技术已经广泛应用于各个领域，特别是定位和导航领域。为了更好地研究和理解GPS信号的特性，进行GPS信号仿真就成为了一项重要的工作。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab软件进行GPS信号仿真，并给出相应的源代码。首先，我们需要了解GPS信号的基本结构。GPS信号由L1和L2两个频段的载波信号、P码和C/A码组成。其中，L1频段的载波频率为1575.4
  • verilog Matlab GPS C/A码发生器. today_typ verilog学习日志开发语言matlab经验分享fpga开发
    本文所涉文献资料均为开源免费,参考文献、声明链接等均写在文末。1.C/A码简要介绍GPS卫星信号包括载波信号、测距码和数据码．其中的测码粗码即C／A码(CoarseAcquisitionCode)除了作为粗测码外，还由于其具有码长短，易于捕获的特点而作为GPS卫星信号的捕获码，因此C／A码是GPS信号捕获以及接收机实现的基础。[1]GPS系统中使用了两种伪随机码，一种是时钟速率为10．23MHz用
  • MATLAB中extractAfter函数用法 jk_101 Matlabmatlab开发语言
    目录语法说明示例选择子字符串后的文本使用模式提取路径后的文件名选择指定位置后的子字符串选择字符向量中位置之后的文本extractAfter函数的用法是提取指定位置后的子字符串。语法newStr=extractAfter(str,pat)newStr=extractAfter(str,pos)说明newStr=extractAfter(str,pat)提取在pat指定的子字符串后开始并以str的最后
  • 基于matlab的GPS信号捕获仿真 Simuworld MATLAB仿真案例matlabGPS信号捕获
    目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述全球定位系统gps是一种可以在全球范围内为用户全天候提供实时、连续、高精度的位置、速度和时间信息的卫星导航系统，其主要终端设备是gps接收机。gps信号捕获是gps接收机的关键技术之一，它直接影响着后续对信号的跟踪和定位数据的解算，决定着接收机的性能。现有的gps接收机c/a码捕获方法主要有两种：一种是基于时域的串行搜索捕获法，该方法
  • 基于车辆组网通信系统的MATLAB仿真 HackDashX matlab人工智能开发语言Matlab
    基于车辆组网通信系统的MATLAB仿真车辆组网通信系统在现代交通中起着重要的作用，它利用车辆自身的通信能力和网络技术实现车辆之间的信息交流和协作。本文将介绍如何使用MATLAB进行车辆组网通信系统的仿真，并提供相应的源代码。首先，我们需要明确车辆组网通信系统的基本原理。该系统基于车载自组织网络（VehicularAdHocNetwork，VANET），利用无线通信技术和车辆间的直接通信来实现信息传
  • 基于MATLAB的GPS信号捕获跟踪：实现与优化 UIEdit matlab算法人工智能
    基于MATLAB的GPS信号捕获跟踪：实现与优化概述：全球定位系统（GPS）已经成为现代导航和定位应用中的重要工具。在GPS接收机中，信号捕获和跟踪是关键步骤，用于从多路复用的GPS信号中提取有用的信息。本文将介绍如何使用MATLAB实现GPS信号的捕获和跟踪，并讨论一些针对性的优化措施。GPS信号捕获：GPS信号具有复杂的结构，包括导航数据、载波信号和码片序列。在信号捕获过程中，我们的目标是找到
  • Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？ AI大模型学习不迷路 transformer自然语言处理大模型深度学习NLPLLM大语言模型
    1.什么是GPU并行计算？GPU并行计算是一种利用图形处理单元（GPU）进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元（CPU）相比，GPU拥有更多的核心，能够同时处理数千个线程，这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行
  • 戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7戴尔改装系统win8
    戴尔win8 系统改装win7 系统详述 第一步：使用U盘制作虚拟光驱：         1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。         2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
  • BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
    BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。 既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
  • MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
    一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。 在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。 在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
  • 发送邮件 不懂事的小屁孩 send email
    import org.apache.commons.mail.EmailAttachment; import org.apache.commons.mail.EmailException; import org.apache.commons.mail.HtmlEmail; import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
  • 动画合集 换个号韩国红果果 htmlcss
    动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition  制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
  • 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入 蓝儿唯美 sql注入
    NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。 信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
  • java笔记2 a-john java
    类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性：       4.1设置
  • [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx” aijuans 学习Android遇到的错误
            最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。 昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。 我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
  • 自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java转换繁体filter简体
              今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。          实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。          
  • android意图和意图监听器技术 百合不是茶 android显示意图隐式意图意图监听器
    Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递   显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。   隐式意图;不指明调用的名称,根据设
  • spring3中新增的@value注解 bijian1013 javaspring@Value
            在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入：  <beans xmlns="http://www.springframework.
  • Jboss启用CXF日志 sunjing logjbossCXF
    1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：     <system-properties>        <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
  • 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
      编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包       Firebugs3.0.0   http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
  • struts2验证框架的使用和扩展 白糖_ 框架xmlbeanstruts正则表达式
    struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。 本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
  • 记录-感悟 braveCS 感悟
    再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。   2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
  • 编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美 数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
  • 读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交struts2的token验证
    1、重复提交 2、struts2的token验证 3、用response返回xml时的注意 1、重复提交 (1)应用场景 (1-1)点击提交按钮两次。 (1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。 (1-3)刷新页面 (1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。 (1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。 (2)解决方法 (2-1)禁掉提交按钮 (2-2)
  • [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
         二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验   至今给我们大家留下很多迷团.....      关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了      在这里,我的意思是,现在
  • easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracleORA-12154
    用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/[email protected]:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
  • 简单排序:归并排序 dieslrae 归并排序
    public void mergeSort(int[] array){ int temp = array.length/2; if(temp == 0){ return; } int[] a = new int[temp]; int
  • C语言中字符串的\0和空格 dcj3sjt126com c
       \0 为字符串结束符，比如说：                       abcd (空格)cdefg； 存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
  • 解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
    用法： 有两种方式启用本镜像服务： 1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1” 2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2” 为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
  • 高效可伸缩的结果缓存 shuizhaosi888 高效可伸缩的结果缓存
    /** * 要执行的算法，返回结果v */ public interface Computable<A, V> { public V comput(final A arg); }   /** * 用于缓存数据 */ public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
  • 三点定位的算法 haoningabc c算法
    三点定位， 已知a,b,c三个顶点的x,y坐标 和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标 原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求 但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果， 所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
  • epoll使用详解 jimmee clinux服务端编程epoll
    epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
  • Hibernate对Enum的映射的基本使用方法 linzx0212 enumHibernate
      枚举   /** * 性别枚举 */ public enum Gender { MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2); private Gender(int i) { this.i = i; } private int i; public int getI
  • 第10章 高级事件（下） onestopweb 事件
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • 孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
    始计第一 孙子曰： 兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。 故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五 曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑 、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法 者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校 之以计，而索其情，曰
  • MySQL双向复制 tomcat_oracle mysql
    本文包括: 主机配置 从机配置 建立主-从复制 建立双向复制   背景 按照以下简单的步骤: 参考一下： 在机器A配置主机(192.168.1.30) 在机器B配置从机(192.168.1.29) 我们可以使用下面的步骤来实现这一点   步骤1：机器A设置主机 在主机中打开配置文件 ,
  • zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
    题目链接：zoj 3822 Domination 题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。 解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他